调查钢的加工

karisa steffans,全球网赌十大网站编辑

曾经学习更多有关影响钢材加工活动的兴趣?周二,二月11日上午11点,布莱恩webler将给予一个这样的现象的讲座。他将特别关注的非金属夹杂物,或小的氧化物,硫化物,氮化物或颗粒可以影响钢的性能和处理。他的演讲将持续约一小时,并在矿物和材料工程建设的610间客房将会发生。

钢化处理是制造用于许多产品的一个必要方面。其结果是,它有东西可以影响这个过程,所以我们可以预测和塑钢将如何表现,一旦它已被处理的深入理解是非常重要的。因此,重要的是了解这些非金属夹杂物做这个过程中,以及如何将这些模型是非常重要的。钢液处理过程中这些夹杂物形成。其结果是,它能够控制它们从而使钢可以细化是非常重要的。

这是来自试图这样做的一个主要挑战来自复杂形状的夹杂物形成造成的。它们还包括复杂的化学物质,可以有不同的大小。然而,由于他们来自环境,也许这并不是一个惊喜。当钢液处理这些夹杂物出现,因此它们在高的热与多种化学反应和流体流动影响其发展的环境形成。其结果是,它是很难描述和这些夹杂物的模型。

在形成模型辅助的潜在方法是研究并收集有关这些夹杂物的数据。 webler打算通过使用数据驱动的模型,并用机械方法讨论各种方法来研究和建模他们的行为,无论是。换句话说,他将讨论通过数字观察这些夹杂物,并将其与通过多个物理观察观察他们。

在机械方法中,研究人员专注于物理和化学。通过这样做,他们可以描述包含组合物的金属原因镁和钙改性内如何反应。实验已经完成,以研究这些反应,这样的结果可能比已经提出的动力学模型。 webler将讨论这个实验的结果,他们说的是已经最初使用这个模型反应模型是什么。

在比较中,数据驱动的方法着重于信息载于夹杂物的图像。通过使用机器学习方法,他们已经建立了一个模型来预测夹杂物组成。计算机也被用来包裹体和非夹杂物如孔或污染之间进行区分。

这两种方法都可以提供深入了解这些夹杂物。通过更好地了解他们,我们可以在未来开发这些更好的控制方法。 webler将更深入周二兴趣学习更多的人来讨论这个。